OpenCV
| OpenCV | |
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| Dernière version | 2.3.1 (17 aout 2011) [+/-] |
| Écrit en | C++, Python |
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| Environnements | POSIX, Windows, Android |
| Licence | BSD |
| Site web | opencvlibrary.sf.net |
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OpenCV (pour Open Computer Vision) est une bibliothèque graphique libre, initialement développée par Intel, spécialisée dans le traitement d'images en temps réel. La société de robotique Willow Garage assure le support de cette bibliothèque en 2010.
Cette bibliothèque est distribuée sous licence BSD.
NVidia a annoncé en septembre 2010 qu'il développerait des fonctions utilisant CUDA pour OpenCV[1].
Sommaire |
[modifier] Fonctionnalités
La bibliothèque OpenCV met à disposition de nombreuses fonctionnalités très diversifiées permettant de créer des programmes partant des données brutes pour aller jusqu'à la création d'interfaces graphiques basiques.
[modifier] Traitement d'images
Elle propose la plupart des opérations classiques en traitement bas niveau des images [2]:
- lecture, écriture et affichage d’une image ;
- calcul de l'histogramme des niveaux de gris ou d'histogrammes couleurs ;
- lissage, filtrage ;
- binarisation, segmentation en composantes connexes ;
- morphologie mathématique.
[modifier] Traitement vidéos
Cette bibliothèque s'est imposée comme un standard dans le domaine de la recherche parce qu'elle propose un nombre important d'outils issus de l'état de l'art en vision des ordinateurs tels que :
- lecture, écriture et affichage d’une vidéo (depuis un fichier ou une caméra)
- détection de droites, de segment et de cercles par Transformée de Hough
- détection de visages par la méthode de Viola et Jones
- cascade de classifieurs boostés
- détection de mouvement, historique du mouvement
- poursuite d'objets par mean-shift ou Camshift
- détection de points d'intérêts
- estimation de flux optique (tracker de Kanade-Lucas)
- triangulation de Delaunay
- diagramme de Voronoi
- enveloppe convexe
- ajustement d'une ellipse à un ensemble de points par la méthode des moindres carrés
[modifier] Algorithmes d'apprentissages
Certains algorithmes classiques dans le domaine de l'apprentissage artificiel sont aussi disponibles :
- K-means
- AdaBoost
- Réseau de neurones artificiels
- Machine à vecteurs de support
- Estimateur (statistique)
[modifier] Calculs Matriciels
Depuis la version 2.1 d'OpenCV l'accent a été mis sur les matrices et les opérations sur celles-ci. En effet, la structure de base est la matrice. Une image peut être considérée comme une matrice de pixel. Ainsi, toutes les opérations de bases des matrices sont disponibles, notamment:
- la transposée
- calcul du déterminant
- inversion
- multiplication (par une matrice ou un scalaire)
- calcul des valeurs propres
[modifier] Autres fonctionnalités
Elle met également à disposition quelques fonctions d'interfaces graphiques, comme les curseurs à glissière, les contrôles associés aux événements souris, ou bien l'incrustation de texte dans une image.
[modifier] Notes et références
- http://www.tmworld.com/article/511151-GPUs_boost_design_and_simulation.php
- Traitement de l’image et de la vidéo Editions : Ellipses - Technosup (2010)
[modifier] Liens externes
- (en) (ancien) Site officiel
- (en) Accueil du projet OpenCV sur SourceForge.net
- (en) Documentation et nouveau point d'entrée (wiki)
